张咪确诊癌症晚期:河南生猪存栏量连续两月回升:养殖场补栏积极性高

发布时间:2019年12月06日 18:29 编辑:丁琼
其实在以前,在农村媒婆说媒是不收钱的,而是相亲双方会送些礼品给媒婆。但是随着近几年的发展,通过说媒挣钱已经成了一部分人的收入来源。广州番禺大道地陷

审计工作完成后,财务报表可能会做出调整,由此经审计的财务报表和本新闻稿中未经审计的财务信息可能会产生较大差异。张家口两次地震

简介:与VR相关的经历和成就:2013年完成PlayGlass?VR方案研发;2014年认识暴风CEO冯鑫,为暴风魔镜提供技术支持,引导其进入VR领域;2015年研发VR?眼球追踪技术方案;2016年将推出全球首个VR眼球追踪模组,实现眼控交互和注视点渲染。女版奥巴马退选

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。纪晓波被曝欠58亿

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